AI“顛覆”沖擊波：基金投顧攪動一池變革春水

當(dāng)人工智能（AI）的浪潮席卷而來，一場基金投顧行業(yè)的變革與“顛覆”正在悄然發(fā)生。

記者調(diào)研了解到，當(dāng)前，AI大模型已廣泛運用到基金投顧的多個業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)中，包括客戶投資需求分析、風(fēng)險偏好評估、投研輔助代碼生成、投顧服務(wù)陪伴內(nèi)容創(chuàng)作、與投資者互動等。

在多位基金投顧業(yè)內(nèi)人士看來，基金投顧行業(yè)正在經(jīng)歷系統(tǒng)性變革，行業(yè)格局、競爭邏輯和運營模式都可能發(fā)生“顛覆”式的重構(gòu)。未來AI將與人工服務(wù)形成“機器智能+人類智慧”的服務(wù)共生體。

但是，隨著人工智能技術(shù)的深入應(yīng)用，金融數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)性缺失、大模型幻覺帶來的偏差、服務(wù)溫度的降低以及隱私風(fēng)險同樣值得行業(yè)關(guān)注。有觀點認(rèn)為，未來投顧機構(gòu)真正的勝出之道在于“智能密度×人性溫度”的動態(tài)平衡，以及對信義義務(wù)的堅定履行。

AI賦能基金投顧

當(dāng)DeepSeek在2025年初橫空出世，人工智能浪潮開始席卷各行各業(yè)。作為提供“千人千面千時”個性化服務(wù)的基金投顧業(yè)務(wù)，智能化一直是賦能業(yè)務(wù)發(fā)展的重要組成部分，在本輪人工智能浪潮中，自然不會置身事外。

以盈米基金的內(nèi)容創(chuàng)作平臺“盈米圖書館”為例，在DeepSeek的加持下，它能在10秒內(nèi)識別和篩選出最具價值的內(nèi)容，并進行精準(zhǔn)分類歸納。當(dāng)用戶在檢索知識時，如同擁有一位智能向?qū)В芸焖俣ㄎ凰鑳?nèi)容，知識檢索的精準(zhǔn)度與應(yīng)用的效率較之前提升20%。

此外，盈米基金相關(guān)業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人表示，在DeepSeek-R1強推理模型的加持下，且慢智能投顧助理的“AI小顧”實現(xiàn)了“雙核雙驅(qū)動”的全新服務(wù)模式和交互方式，用戶不僅能和“AI小顧”討論投資話題，還能獲得生活建議和情感陪伴。

在華安基金，基金投顧團隊正在嘗試應(yīng)用DeepSeek提升投研工作效率，例如輔助代碼的生成，聚合分析基金產(chǎn)品的歷史數(shù)據(jù)、模擬測算策略組合的效果等。除投研輔助外，目前華安基金投顧團隊還將人工智能運用于客戶投資需求分析和風(fēng)險偏好的評估，以及投顧服務(wù)陪伴內(nèi)容的創(chuàng)作上。

“人工智能可以基于用戶畫像、投資訴求，結(jié)合市場和資產(chǎn)配置策略，給出個性化建議，做好必要的風(fēng)險規(guī)避和提示。還可以基于持倉的加減倉分析、基于風(fēng)險偏好做出資產(chǎn)配置推薦等?！比A夏財富相關(guān)業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人表示。

廣發(fā)基金投顧業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人介紹，目前廣發(fā)基金已在資產(chǎn)診斷、內(nèi)容生成、市場研判等多個領(lǐng)域嘗試?yán)米钚翧I技術(shù)賦能。

在不少的社交平臺上，可以看到已經(jīng)有不少基金投資者讓大模型幫助篩選基金，這是否意味著基金投顧未來將被取代？

基金投顧的核心業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)包括投資研究和陪伴服務(wù)。“專業(yè)的投研能力并非簡單的海量基金篩選，基金投顧投研團隊將定性分析與定量分析貫穿于日?；鹧芯亢筒呗越M合管理的全過程中，將金融科技主要運用在對經(jīng)濟基本面、政策面、流動性、估值、情緒等指標(biāo)的定量分析上，而對基金經(jīng)理的投資策略、風(fēng)格穩(wěn)定性以及業(yè)績持續(xù)性等的定性分析，還需要依賴投研人員的經(jīng)驗積累和專業(yè)判斷?！比A安基金投顧相關(guān)業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人說。

此外，在情感的陪伴上，盈米基金投顧業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人說：“在投顧服務(wù)中，客戶與投顧之間建立長期、深厚的信任關(guān)系，是基于深入了解客戶需求后的定制化服務(wù)，以及在面對市場波動時的心理疏導(dǎo)與堅定支持，這些服務(wù)的‘溫度’，目前AI短期內(nèi)難以實現(xiàn)。”

“在產(chǎn)品創(chuàng)新端，基金投顧試點五年來，經(jīng)歷了產(chǎn)品和服務(wù)形態(tài)從標(biāo)準(zhǔn)化一籃子基金組合向動態(tài)買入方案以及根據(jù)用戶需求匹配的大類資產(chǎn)配置服務(wù)的演進，在此過程中對用戶需求洞察、新策略構(gòu)建以及工具服務(wù)，普遍依賴于產(chǎn)品創(chuàng)新的能力，這些工作對于現(xiàn)有AI來說，很難超越?！敝袣W財富投顧業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人表示。

帶來新命題新挑戰(zhàn)

從上面各家基金投顧業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人的介紹中不難發(fā)現(xiàn)，一方面，大模型的出現(xiàn)給投顧行業(yè)帶來變革及機遇，從投研、服務(wù)等多方面為投顧業(yè)務(wù)賦能；另一方面，大模型目前也給行業(yè)帶來了一些新的命題、新的挑戰(zhàn)。

“大模型的‘幻覺’容易降低建議的準(zhǔn)確度，過度的理性也會降低服務(wù)的溫度?！睆V發(fā)基金投顧業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人說，目前大模型仍存在一些幻覺反應(yīng)，可能會生成與事實不符或邏輯矛盾的輸出。盡管可通過一些語句進行一定程度的約束，但部分場景仍較難發(fā)現(xiàn)。而在財富管理場景中，核心投資、配置建議無法接受任何偏差，模型幻覺問題可能會增加客戶的不信任度，也無法完全保障大模型完全基于投顧服務(wù)最核心的信義義務(wù)提供服務(wù)；在客戶服務(wù)上，大模型目前整體輸出風(fēng)格較為標(biāo)準(zhǔn)化，而投顧業(yè)務(wù)的核心是建立信任，需要盡量提供定制化、人情化的服務(wù)方案。目前大模型較為機械性、模板化的回復(fù)可能會給用戶造成疏離感，削弱投顧服務(wù)的核心競爭力。

華安基金基金投顧相關(guān)業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人表示，DeepSeek等大模型目前定位是通用語言大模型，尚未發(fā)展成專家模型。對于具體投資策略的給出、具體產(chǎn)品的數(shù)據(jù)分析和篩選等深度問題上，大模型高度依賴現(xiàn)成語料，會受到不同基金公司營銷推介材料多寡、新的投資品種語料少以及部分歷史語料不嚴(yán)謹(jǐn)?shù)纫蛩氐挠绊?，?dǎo)致生成的結(jié)果失去可信度和可靠性。

此外，一些大模型具備“黑盒”特征（指的是一些內(nèi)部工作原理對用戶不可見的系統(tǒng)或模型特征）?！捌渲写嬖谝欢ǖ碾[私風(fēng)險?！鄙鲜鰪V發(fā)基金投顧業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人表示，目前一些大模型內(nèi)部算法整體較為黑盒，由于內(nèi)部邏輯不透明，可能會導(dǎo)致數(shù)據(jù)泄露或濫用隱患。同時，因為內(nèi)部模型較為黑盒，難以判斷模型是否可完全基于信義義務(wù)做出決策，可能會限制大模型在核心場景的應(yīng)用程度。

“對于基金投顧業(yè)務(wù)來說，大模型應(yīng)用到各個業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)中的主要挑戰(zhàn)在于專業(yè)的金融數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)性缺失?！庇谆鹜额櫂I(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人表示，“當(dāng)我們通過AI應(yīng)用咨詢金融問題的時候，即便是DeepSeek等最先進的大模型，回復(fù)的完整性和準(zhǔn)確性往往都不盡如人意。這并非源于模型本身推理能力的局限，而是金融領(lǐng)域?qū)I(yè)數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)性缺失。由于高質(zhì)量的金融數(shù)據(jù)獲取困難，且缺乏系統(tǒng)化的專業(yè)知識支撐，導(dǎo)致模型在專業(yè)問題處理上難以達到理想的效果?！?/p>

“如果要將大模型深入運用到基金投顧業(yè)務(wù)的各個環(huán)節(jié)，一定要時刻保持對最新模型的關(guān)注和學(xué)習(xí)，目前AI行業(yè)發(fā)展速度非常迅速，模型能力進化速度時常超出我們的想象，模型能力的跨越式提升可能也會提升AI能力的覆蓋及應(yīng)用范圍?！鄙鲜鰪V發(fā)基金投顧業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人說，“但更為重要的是，要不斷提升對服務(wù)理念及信義義務(wù)的強化程度，投顧服務(wù)的核心是信義義務(wù)，而各家機構(gòu)的核心競爭力為人工服務(wù)過程中沉淀已久的服務(wù)理念與服務(wù)流程，如何將信義義務(wù)與服務(wù)理念有機融合到AI能力之中，也成為當(dāng)下行業(yè)探索的重點方向?！?/p>

形成“機器智能+人類智慧”共生體

“AI技術(shù)的價值在于幫助投顧更好地服務(wù)客戶，將技術(shù)紅利轉(zhuǎn)化為客戶實實在在的投資收益和獲得感，實現(xiàn)1+1大于2的效果，從而為客戶創(chuàng)造更大的價值，在我們心目中，這才是科技進步的真正意義和該有的模樣?！鄙鲜鲇谆鹜额櫂I(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人描繪了人工智能技術(shù)賦能投顧業(yè)務(wù)的美好前景。

“長遠來看，AI將與人工服務(wù)形成‘機器智能+人類智慧’的服務(wù)共生體?！痹趶V發(fā)基金投顧業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人看來，AI與投顧服務(wù)并非簡單替代或強化關(guān)系，長遠來看，AI是對生產(chǎn)力和生產(chǎn)關(guān)系的重塑。伴隨著AI能力發(fā)展，投顧業(yè)務(wù)可能也面臨進一步轉(zhuǎn)型與進化。一方面，AI可有效重構(gòu)生產(chǎn)力工具，在數(shù)據(jù)處理維度較人工效率出現(xiàn)大幅提升，在服務(wù)廣度維度可覆蓋百萬級長尾客戶，在服務(wù)成本方面極大壓縮傳統(tǒng)模式成本；另一方面，人工服務(wù)核心壁壘仍無法被AI取代。投顧業(yè)務(wù)的核心壁壘為建立不可替代的“信任三角”，從“可信性、可靠性、親密性”三個維度持續(xù)構(gòu)造顧問與投資者的長期信任關(guān)系，而AI在現(xiàn)階段仍無法替代人工服務(wù)在這三個維度的關(guān)鍵價值。

“相比AI模型，基金投顧的優(yōu)勢體現(xiàn)在兩方面，一方面是專業(yè)的投研能力，另一方面優(yōu)勢體現(xiàn)在服務(wù)的深度?！敝袣W財富投顧業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人表示，“這兩點是AI無法輕易超越人工的地方，預(yù)計行業(yè)未來大概率會是人工和AI相結(jié)合的發(fā)展形態(tài)?！?/p>

“隨著人工智能技術(shù)的深入應(yīng)用，基金投顧行業(yè)正在經(jīng)歷一場系統(tǒng)性變革，行業(yè)格局、競爭邏輯和運營模式都可能發(fā)生重構(gòu)。對于基金投顧機構(gòu)而言，技術(shù)變革并非簡單地從‘經(jīng)驗驅(qū)動’轉(zhuǎn)向‘?dāng)?shù)據(jù)+算法驅(qū)動’，真正的勝出之道在于構(gòu)建‘智能密度×人性溫度’的動態(tài)平衡。那些既能駕馭AI算力革命，又能深耕客戶信任關(guān)系的機構(gòu)，將在新周期中掌握定義行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的主動權(quán)。投顧機構(gòu)在追求技術(shù)極致的同時，更需要守住‘受托人責(zé)任’的行業(yè)本質(zhì)，避免陷入技術(shù)異化陷阱?！鄙鲜鋈A夏財富基金投顧業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人說。

當(dāng)然，AI投顧還需要守住合規(guī)底線。華夏財富基金投顧業(yè)務(wù)相關(guān)負(fù)責(zé)人表示，在部署、使用生成式人工智能大模型服務(wù)時，應(yīng)高度關(guān)注潛在安全合規(guī)風(fēng)險。首先是對于數(shù)據(jù)安全管控，做好數(shù)據(jù)庫層面的隔離和權(quán)限管控，如非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫、索引庫隔離等；其次是大模型調(diào)用安全，應(yīng)設(shè)置基礎(chǔ)安全圍欄，做好敏感信息識別與脫敏處理；最后是AI普惠化與數(shù)據(jù)安全的權(quán)衡，在提供外部服務(wù)時，需明確提示嚴(yán)禁將敏感信息輸入模型。

中歐財富投顧業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人也表示，未來伴隨AI應(yīng)用在金融領(lǐng)域的深化，不排除會規(guī)范AI模型及數(shù)據(jù)透明化，以及要求提供AI服務(wù)的供應(yīng)商具備相應(yīng)資質(zhì)等。